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台媒：“小三通”分阶段复航露曙光 首波明年1月7日至2月6日开放******
中新网12月22日电 据台湾“中央社”报道，“小三通”分阶段复航露曙光，台陆委会今天(22日)表示，预计首波开放以金马地区民众优先，实施日期自明年1月7日始至2月6日止。
台陆委会今天报告“金马地区民众春节交通项目”，说明阶段性协助金马民众的春节交通安排。官员说，此次项目是在疫情风险可控下循序渐进恢复“小三通”，以春节项目作为试点，后续再进行滚动检讨，实施日期自明年1月7日至2月6日为止，航班申请采取项目申请方式，搭乘旅客以金马地区的民众、陆配等为限。
金门县长当选人陈福海21日参与春节疏运业务协调工作会议后也说，“小三通”复航以探亲与人道为需求申请，初步未规划台商中转模式。
2020年以来，民进党当局以防疫为借口单方面中断了福建沿海与金门、马祖地区的直接往来，严重影响两岸人员特别是闽台民众往来和交流。此前，国台办发言人曾多次表示，恢复两岸“小三通”，大陆方面没有任何障碍。有关方面已经做好充分准备，随时可以投入运营。
提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了****** 近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。 全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。 统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。 相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。 该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。 与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。 该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。 学术支持 中国农业科学院作物科学研究所 记者 宋雅娟
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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